Hadoop发展史简介

SQL Server 经历了漫长的发展历程，从最初的版本到如今的功能强大的数据库管理系统，其不断革新，满足着日益增长的数据管理需求。每个版本都带来了新的特性和改进，例如性能提升、安全增强以及对云计算的支持，推动着数据库技术的发展。

数据库管理技术的发展史中，DB2和SQL Server等关系型数据库管理系统发挥了重要作用。它们的SQL语言规范化促进了数据库互操作性和数据共享。

R语言是诞生于1980年左右的S语言的一个分支，由AT&T贝尔实验室开发。它主要用于数据探索、统计分析和作图，是S-PLUS的开源替代品。R的发展得益于Robert Gentleman和Ross Ihaka及其他志愿者的贡献，其与S-PLUS有很高的兼容性，且可以直接使用S-PLUS的手册。因此，有人称R是S-PLUS的一个“克隆”。

本课程指导您使用SAS编程方法读写和操作Hadoop数据。涵盖的基础SAS方法包括：使用DATA步骤读写原始数据、管理Hadoop文件系统，以及通过HADOOP过程从SAS执行Map-Reduce和Pig代码。此外，本课程还包括SAS/ACCESS Interface to Hadoop方法，该方法允许LIBNAME访问和SQL直通技术，以读写Hadoop HIVE或Cloudera Impala表结构。虽然没有详细介绍，但本课程还简要概述了额外的SAS和Hadoop技术，包括DS2、高性能分析、SAS LASR Server和内存统计，以及支持这些技术的计算基础设施和数据访问方法。本课程包含在Expert Exchange on Hadoop：使用SAS/ACCESS服务配置SAS/ACCESS Interface to Hadoop或SAS/ACCESS Interface to Impala以配合您的Hadoop环境。

Hadoop是一个分布式计算框架，用于处理海量数据。它由两部分组成：Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce。HDFS负责存储数据，而MapReduce负责处理数据。要部署Hadoop，需要安装HDFS和MapReduce，并进行配置。

理解数据封装的概念对于理解Hadoop至关重要。数据封装是一种将数据与操作数据的方法分离的技术。在Hadoop中，数据存储在HDFS（分布式文件系统）中，而计算框架（如MapReduce）用于处理数据。这种分离允许用户专注于数据逻辑，而无需担心底层存储和处理细节。

Apache Hadoop作为广泛应用的开源分布式存储和计算框架，推动了大数据处理的发展。在超过1000个节点的集群中，如何有效收集和分析集群信息成为关键问题。Apache Chukwa作为Hadoop的扩展，专为监控大型分布式系统设计，特别是在Hadoop环境中扮演重要角色。它支持超过2000个节点的集群监控，能够处理每天产生的大量数据，提供监控、分析和优化集群性能的功能。Chukwa的核心架构包括agents、adaptors、collectors和HICC，为用户提供全面的数据展示和性能优化工具。

20世纪60年代末，ACCESS数据库系统作为一种数据库管理系统（DBMS）出现，其特点包括大容量的磁盘支持、联机实时处理能力，以及优良的数据结构化、数据共享性、数据独立性和数据存取粒度小等特征。ACCESS数据库系统在数据库系统领域的发展阶段具有重要意义。

Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Apache Hadoop项目的核心组件之一，处理大数据存储和处理需求。它通过在廉价硬件上分布数据和计算任务来提供高容错性和高可靠性。HDFS适用于需要处理大规模数据的应用场景，如数据分析和机器学习。